位姿估计方法、系统、装置及存储介质制造方法及图纸

本公开实施例中提供位姿估计方法、系统、装置及存储介质，该方法包括：通过采集当前图像帧并获取对应的上一图像帧；通过惯性传感器获取当前图像帧相对于上一图像帧的位姿变换信息，并根据位姿变换信息，将第一图像帧上的特征点投影到第二图像帧上；在第二图像帧上对第一图像帧的投影特征点进行特征点匹配，以得到当前图像帧基于匹配特征点的位姿信息。使用本实施例，基于惯性传感器采集相邻两个图像帧之间的位姿变换信息，该位姿变换信息与该相邻两个图像帧之间真实的位姿变换信息近似，投影特征点与另一个图像帧上的匹配特征点相距不远，从而能够避免匹配整个区域的特征点，提高特征点匹配速度，缩短位姿估计时长。缩短位姿估计时长。缩短位姿估计时长。

【技术实现步骤摘要】
位姿估计方法、系统、装置及存储介质


[0001]本公开涉及视觉
，尤其涉及位姿估计方法、系统、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]在计算机视觉应用中，通过寻找匹配的特征点来进行问题的求解，是一种常用的算法。譬如基于视觉的即时定位和建图(VSLAM，英文全称：Simultaneous Localization and Mapping)，是机器人在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中根据视觉图像创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航。
[0003]具体地，基于VSLAM中基于单目的应用，在前后两个图像帧搜寻匹配的特征点，从而建立两个图像帧之间的位姿变换关系。由于两个图像帧都提取有大量的特征点，因此一般采用暴力搜索的方式来进行特征匹配，其时间复杂度非常高，通常是N2的级别复杂度，位姿估计时长过长。

技术实现思路

[0004]鉴于以上相关技术的缺点，本公开的目的在于提供位姿估计方法、系统、装置及存储介质，以解决相关技术中位姿估计时长过长的技术问题。
[0005]本公开第一方面提供一种位姿估计方法，其包括：
[0006]采集当前图像帧并获取对应的上一图像帧；
[0007]通过惯性传感器获取当前图像帧相对于上一图像帧的位姿变换信息，并根据位姿变换信息，将第一图像帧上的特征点投影到第二图像帧上，其中第一图像帧为当前图像帧和上一图像帧中的其中之一，第二图像帧为当前图像帧和上一图像帧中的另一个；
[0008]在第二图像帧上对第一图像帧的投影特征点进行特征点匹配，以得到当前图像帧基于匹配特征点的位姿信息。
[0009]可选地，通过惯性传感器获取当前图像帧相对于上一图像帧的位姿变换信息，包括：
[0010]通过惯性传感器采集上一图像帧与当前图像帧之间的IMU测量数据，并对IMU测量数据进行预积分操作，得到从上一图像帧到当前图像帧的平移参数和旋转参数，根据平移参数和旋转参数构建位姿变换信息。
[0011]可选地，在第二图像帧上对第一图像帧的投影特征点进行特征点匹配，包括：
[0012]基于投影特征点在第二图像帧上确定子区域，并在子区域内对投影特征点进行特征点匹配，子区域为第二图像帧上的局部区域。
[0013]可选地，基于投影特征点在第二图像帧上确定子区域，包括：
[0014]以投影特征点为中心在第二图像帧上确定子区域。
[0015]可选地，以投影特征点为中心在第二图像帧上确定子区域，包括：
[0016]以投影特征点为中心构建具有目标边长的正方形子区域。
[0017]可选地，位姿估计方法还包括：
[0018]基于当前图像帧的位姿信息构建地图。
[0019]本公开第二方面还提供一种位姿估计系统，其包括：
[0020]采集模块，采集当前图像帧并获取对应的上一图像帧；
[0021]投影模块，通过惯性传感器获取当前图像帧相对于上一图像帧的位姿变换信息，并根据位姿变换信息，将第一图像帧上的特征点投影到第二图像帧上，其中第一图像帧为当前图像帧和上一图像帧中的其中之一，第二图像帧为当前图像帧和上一图像帧中的另一个；
[0022]匹配模块，在第二图像帧上对第一图像帧的投影特征点进行特征点匹配，以得到当前图像帧基于匹配特征点的位姿信息。
[0023]本公开第三方面提供一种计算机装置，包括：通信器、存储器及处理器；通信器用于与外部通信；存储器存储有程序指令；处理器用于运行程序指令以执行如第一方面任一项的位姿估计方法。
[0024]本公开第四方面提供一种计算机可读存储介质，存储有程序指令，程序指令被运行以执行如第一方面任一项的位姿估计方法。
[0025]如上，本公开实施例中提供位姿估计方法、系统、装置及存储介质，通过采集当前图像帧并获取对应的上一图像帧；通过惯性传感器获取当前图像帧相对于上一图像帧的位姿变换信息，并根据位姿变换信息，将第一图像帧上的特征点投影到第二图像帧上，其中第一图像帧为当前图像帧和上一图像帧中的其中之一，第二图像帧为当前图像帧和上一图像帧中的另一个；在第二图像帧上对第一图像帧的投影特征点进行特征点匹配，以得到当前图像帧基于匹配特征点的位姿信息。使用本实施例，基于惯性传感器采集相邻两个图像帧之间的位姿变换信息，该位姿变换信息与该相邻两个图像帧之间真实的位姿变换信息近似，那么在将其中一个图像帧上的特征点投影到另一个图像帧上时，投影特征点与另一个图像帧上的匹配特征点相距不远，从而能够避免匹配整个区域的特征点，提高特征点匹配速度，缩短位姿估计时长。
附图说明
[0026]图1展示本公开一实施例的位姿估计方法的流程图。
[0027]图2展示本公开一种实施例的位姿估计方法的原理示意图。
[0028]图3展示本公开实施例的另一种位姿估计方法的流程图。
[0029]图4展示本公开一种具体实施例的位姿估计方法的流程图。
[0030]图5
‑
6展示本公开一种具体实施例的位置估计方法的原理示意图。
[0031]图7展示本公开实施例的位姿估计系统的模块示意图。
[0032]图8展示本公开一实施例中计算机装置的结构示意图。
具体实施方式
[0033]以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本公开所揭露的消息轻易地了解本公开的其他优点与功效。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用系统，本公开中的各项细节也可以根据不同观点与应用系统，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实
施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0034]下面以附图为参考，针对本公开的实施例进行详细说明，以便本公开所属
的技术人员能够容易地实施。本公开可以以多种不同形态体现，并不限定于此处说明的实施例。
[0035]在本公开的表示中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的表示意指结合该实施例或示例表示的具体特征、结构、材料或者特点包括于本公开的至少一个实施例或示例中。而且，表示的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本公开中表示的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0036]此外，术语“第一”、“第二”仅用于表示目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本公开的表示中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0037]图1展示本公开实施例提供的深位姿估计方法的流程图，本方法的执行主体可以为位姿估计系统，具体对应于服务器或位姿估计终端，如图1所示，本方法包括如下步骤：
[0038]步骤110：采集当前图像帧并获取对应的上一图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种位姿估计方法，其特征在于，包括：采集当前图像帧并获取对应的上一图像帧；通过惯性传感器获取所述当前图像帧相对于上一图像帧的位姿变换信息，并根据所述位姿变换信息，将第一图像帧上的特征点投影到第二图像帧上，其中所述第一图像帧为所述当前图像帧和上一图像帧中的其中之一，所述第二图像帧为所述当前图像帧和上一图像帧中的另一个；在所述第二图像帧上对所述第一图像帧的投影特征点进行特征点匹配，以得到所述当前图像帧基于匹配特征点的位姿信息。2.根据权利要求1所述的位姿估计方法，其特征在于，所述通过惯性传感器获取所述当前图像帧相对于上一图像帧的位姿变换信息，包括：通过所述惯性传感器采集所述上一图像帧与当前图像帧之间的IMU测量数据，并对所述IMU测量数据进行预积分操作，得到从所述上一图像帧到当前图像帧的平移参数和旋转参数，根据所述平移参数和旋转参数构建所述位姿变换信息。3.根据权利要求1所述的位姿估计方法，其特征在于，在所述第二图像帧上对所述第一图像帧的投影特征点进行特征点匹配，包括：基于所述投影特征点在所述第二图像帧上确定子区域，并在所述子区域内对所述投影特征点进行特征点匹配，所述子区域为所述第二图像帧上的局部区域。4.根据权利要求3所述的位姿估计方法，其特征在于，所述基于所述投影特征点在所述第二图像帧上确定子区域，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵明喜，钱哲弘，
申请(专利权)人：银牛微电子无锡有限责任公司，
类型：发明
国别省市：